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- 基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位
- 2024年
- 为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。
- 徐光柱刘高飞匡婉万秋波马国亮雷帮军
- 基于YOLOv3的同步端到端车牌定位与识别方法
- 基于YOLOv3的同步端到端车牌定位与识别方法，获取车牌外接矩形框以及车牌号信息，制作成数据集标签文件，将数据集分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；训练基于YOLOv3的车牌检测与识别一体化网络LP‑Yolo，使之能...
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- 复杂环境下基于图像增强的深度神经网络车牌定位方法，以神经网络深度学习为技术背景，用各种环境背景下的车牌照片数据集，利用构建的深度神经网络模型进行大量学习训练，得到网络模型的权重文件及其它参数文件；并在系统的检测阶段引入图...
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- 基于Unet的车牌定位系统及其FPGA实现
- 2024年
- 针对传统基于边缘检测、颜色和形态学的车牌定位算法易受拍摄角度、光照、天气等复杂背景干扰的问题,本文引入Unet神经网络,提高了车牌定位的准确度。考虑到硬件移植的可行性,重点考虑了Unet网络宽度、输入图像分辨率、非结构化剪枝等对定位精度的影响,得到更为轻量的网络模型,参数总量仅为76K。在FPGA板上搭建测试平台测试实现了97.6%的定位准确率,识别帧率为50FPS,可应用于需边沿计算的场景中。
- 陈炼祥施隆照龚廷顺
- 关键词：车牌定位轻量化FPGA
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